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2.
M-精英协同进化数值优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决高维无约束数值优化问题,借鉴协同进化和精英策略的思想,提出了M-精英协同进化算法.该算法认为,适应度较高的个体群(称为精英种群)在整个种群进化中起着主导作用.算法将整个种群划分为由M个精英组成的精英种群和由其余个体组成的普通种群这样两个子种群,依次以M个精英为核心(称为核心精英)来选择成员以组建M个团队.若选中的团队成员是其他精英,则该成员与核心精英利用所定义的协作操作来交换信息;若团队成员选自普通种群,则由核心精英对其进行引导操作.其中,协作操作和引导操作由若干不同类型的交叉或变异算子的组合所定义.理论分析证明,算法以概率1收敛于全局最优解.对15个标准测试函数进行的测试显示,该算法能够找到其中几乎所有被测函数的最优解或好的次优解.与3个已有的算法相比,在评价次数相同时,该算法所求解的精度更高.同时,该算法的运行时间较短,甚至略短于同等设置下的标准遗传算法.此外,对参数的实验分析显示,该算法对参数不敏感,易于使用. 相似文献
3.
在中国几千年传统髹漆的土壤中,现代漆画以它蕴涵历史的营养及现代雨露,以它传统工艺与时代理念相融会,成为盛开在现代美术园地的一枝奇葩。它一出现就以它独特的艺术魅力打动和感染着人们,它沉着的色调优美的光泽,晶莹的通透,材质的肌理美,加之作者艺术理念的贯通,材料的相宜使用,技法及工艺的表现,就使漆画产生了厚重古朴,优雅瑰丽,奇趣妙意,鬼斧神工之艺术美的感染力。 相似文献
4.
针对传统线性判别分析(LDA)的子空间倾向于保留大类间距离类对的可分性,而丢弃小类间距离类对的可分性的问题,基于子空间应均衡保留各类对可分性的思想,提出一种新的准则——散度比例(PD)准则。PD准则为各类对子空间散度与原空间散度之比的均值,并推导出最大化PD准则的线性判别分析(PD-LDA)的求解过程。采用PD-LDA对高分辨距离像(HRRP)的幅度谱进行特征提取,基于外场实测数据,分别训练了最小欧氏距离分类器和支持向量机(SVM)分类器,两种分类器的识别结果均表明,PD-LDA相比LDA,可显著降低数据维数并有效提高识别率。 相似文献
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8.
为解决空气源热泵冬季在制热工况下因室外机内翅片换热器换热效率低引起系统供能性能下降的问题,以组合式翅片管换热器为研究对象,在模化实验的基础上,采用数值模拟的方法分别对翅片换热器的传热及流阻性能影响因素进行分析.研究结果表明:在本文研究背景下,入口风速、翅片厚度、开缝数目对前开孔后开缝型的翅片组合形式换热器传热效率具有一定程度的影响;以上述三种因素为目标函数对换热器进行多目标优化时,入口风速取3 m/s,翅片厚度为0.16 mm,后排开缝数目为6,换热器能得到较好的综合性能;在此基础上,拟合出适合于该组合形式的传热和流阻关联式. 相似文献
9.
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求解约束优化问题M-精英协同进化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种适用于约束优化问题的协同进化算法.该算法旨在模拟人类社会中团队的组建及其协作方式,并强调精英人才对团队建设的推动作用.算法将整个种群分为精英种群和普通种群,围绕各个精英来组建团队,使精英种群带动普通种群,进而带动整个种群不断进化.组建团队过程中,不同精英之间采用协作操作,精英对普通种群成员进行引导操作,其中协作操作和引导操作由若干交叉或变异算子的组合所定义.使用静态罚函数法将约束优化转化为无约束优化,利用13个约束优化测试函数对算法进行了测试.仿真实验和参数分析结果表明,该算法寻优精度高,算法稳定,运行时间少,其性能优于组织进化算法,能够有效解决复杂的约束优化问题. 相似文献